本文是一位资深系统架构设计师分享的面试笔记，展示了他在解决线程竞争、分库分表、rpc连接池异常、依赖服务压力监控及代码问题排查等方面的实战经验和思路。
岗位： 系统架构设计师 从业年限： 7年
简介： 我是一名拥有7年经验的系统架构设计师，擅长通过分拆项目、优化数据库、监控系统性能和排查代码问题来解决线程竞争和高并发场景下的挑战。
问题1：请描述一下您在分拆项目以解决线程竞争问题时的具体做法和思路？
考察目标：了解被面试人在面对线程竞争问题时的解决方案和思维方式。
回答： 当遇到一个web项目中某个url请求过于频繁，导致其他url请求速度下降的问题时，我首先进行了深入的分析。我仔细研究了项目的整体架构，特别是那些高频请求的部分，以及它们之间可能存在的关联。通过这一分析，我决定采用分拆项目的策略，将这些高频请求独立出来，作为一个新的项目部署到不同的tomcat容器中。
这样做的好处是显而易见的。首先，隔离了高频请求，减少了它们对其他请求的影响，从而提高了整体系统的响应速度。其次，新的项目可以有更高的灵活性和可扩展性，便于我们根据实际需求进行进一步的优化和调整。
在分拆项目之后，我针对数据库进行了精心的优化。我重新设计了数据库表结构和索引，以提高查询效率。同时，我还引入了缓存机制，将一些频繁访问的数据缓存起来，减少了对数据库的直接访问。这些优化措施不仅提高了系统的性能，还降低了线程竞争的可能性。
最后，我利用性能监控工具对新的项目进行了全面的性能监控。通过实时监控系统的各项指标，我能够及时发现并解决任何潜在的性能瓶颈或线程竞争问题。这种持续的监控和优化确保了系统能够稳定、高效地运行。
总的来说，通过分拆项目、优化数据库和引入缓存机制等一系列措施，我成功地解决了线程竞争问题，提高了整个系统的稳定性和响应速度。这个过程不仅锻炼了我的系统架构设计能力，还让我更加深入地理解了负载均衡、高可用性和数据库优化等关键技术。
问题2：在分库分表优化数据库操作性能的过程中，您是如何确定分库分表的策略和范围的？
考察目标：评估被面试人对数据库分库分表的理解和实际操作经验。
回答： 在分库分表优化数据库操作性能的过程中，我会先深入分析系统的业务需求和数据访问模式。比如，在电商网站上，促销活动期间读写压力激增，这时我会优先考虑把读操作分散到多个从库上，减轻主库的压力。接下来，我会上下分析不同表之间的关联性，比如订单表和用户表经常一起查询，那么就把它们放在同一个物理数据库中以减少跨库查询延迟。当单个表数据量太大导致查询慢时，我会考虑水平分表，按用户ID的哈希值拆分，让每个表数据量保持在合理范围内。最后，分库分表策略一定要围绕业务需求来设计，比如支付系统要特别关注处理速度，那就可以优先对支付相关表进行分库分表。在实际操作中，我会用数据库中间件、数据分析工具等辅助确定分库分表的策略和范围，比如用MyCat数据库中间件实现读写分离，根据系统负载逐步调整策略。这样我们就能有效优化数据库操作性能，确保系统在高并发环境下稳定运行。
问题3：请您分享一下在处理rpc连接池异常时的排查过程和解决方法？
考察目标：了解被面试人在面对rpc连接池异常时的问题解决能力和方法。
回答： 在处理rpc连接池异常时，我的第一步通常是确认问题的现象。比如，在a项目中，我发现某个url请求过于频繁，导致其他url请求速度下降，这就是一个典型的rpc连接池异常。为了更准确地定位问题，我会查看系统的日志和监控数据，这样就能更直观地看到异常的具体表现。
接下来，我会深入分析可能导致这个问题的原因。除了连接池大小设置不合理外，还可能是a项目在使用连接后没有及时释放，或者存在网络延迟等问题。在这个过程中，我会特别留意那些与连接池操作相关的日志信息，它们往往包含了解决问题的关键线索。
一旦确定了可能的原因，我就会着手进行排查和测试。我会在a项目中增加详细的日志输出，特别是在连接池的关键操作点，如获取连接、释放连接等。同时，我还会通过模拟高并发场景来检验连接池的性能，这有助于我更全面地了解系统的瓶颈所在。
在排查过程中，我还发现了一些代码中的潜在问题。例如，有些地方在使用连接后并没有显式地释放，这可能是导致连接池异常的一个重要原因。针对这些问题，我会指导相关开发人员进行修改，确保每次使用连接后都能正确释放。
最后，当找到并解决问题后，我会重新观察系统的运行情况，确保异常已经得到妥善处理，并且系统能够恢复到正常的状态。通过这样的排查和解决过程，我不仅提高了自己的职业技能水平，也增强了应对类似问题的信心和能力。
问题4：在监控依赖服务压力时，您通常会关注哪些指标？如何根据这些指标判断问题是否出在b项目上？
考察目标：评估被面试人对系统监控和性能分析的理解。
回答： 在监控依赖服务压力时，我通常会关注几个关键的指标。首先，我会特别留意响应时间，因为这直接关系到服务之间交互的效率。比如说，如果我们在处理一个rpc请求时，发现依赖的服务响应时间突然变长，这可能就意味着那个服务现在正承受着较大的压力，或者它的处理效率不如以前了。通过对比我们项目中其他服务的响应时间，我们可以初步判断问题是不是出在b项目上。
除了响应时间，错误率也是一个非常重要的指标。如果b项目的错误率在短时间内显著上升，那就说明它可能已经遇到了某些问题，比如处理能力达到了极限或者出现了故障。通过仔细分析b项目的错误日志，我们往往能找到问题的根源。
另外，吞吐量也是个关键的数据。如果b项目的吞吐量明显降低，那就可能意味着它正在超负荷运转，或者它的处理效率不再如从前那样高效。通过对比b项目过去一段时间的吞吐量数据，我们可以评估出问题的严重性。
最后，资源利用率也是一个不容忽视的方面。包括cpu、内存和网络带宽等，如果b项目的资源利用率一直很高，甚至接近饱和状态，那就可能意味着它正在承受着巨大的压力，或者存在资源泄漏的问题。通过实时监控这些资源的使用情况，我们可以及时发现问题并采取相应的措施。
总的来说，通过综合分析这些指标，我们往往能够准确地判断出问题是否出在b项目上。这不仅需要对各个指标有深入的理解，还需要有一定的实践经验，这样才能在实际工作中灵活运用。
问题5：您在进行代码问题排查时，通常会在哪些位置打印时间戳？这些时间戳对于定位问题有什么帮助？
考察目标：了解被面试人在排查代码问题时的具体做法和思路。
回答： 通过比较问题发生前后的时间戳，我们可以了解系统在不同状态下的表现，从而更全面地分析和解决问题。
举个例子，在处理一个高并发请求的系统时，我在API请求处理的各个关键步骤都打印了时间戳，并发现数据库查询操作耗时较长。这促使我进一步调查并优化了数据库查询语句和索引策略，最终提高了系统的响应速度。
问题6：请您描述一下在进行系统运行情况全面监控时的具体步骤和工具选择？
考察目标：评估被面试人对系统监控的理解和实际操作经验。
回答： 在进行系统运行情况全面监控时，我通常会遵循以下具体步骤。首先，我会明确监控的目标和范围，这就像是在设定一个目标，比如要确保网站的访问速度和稳定性。然后，我会选择合适的监控工具，就像我选择了Prometheus这个强大的工具一样。接下来，我会配置监控项，这就像是为我们的目标设置关键的数据点，比如响应时间和错误率。数据采集和存储是关键，就像确保我们收集到的数据是准确和完整的。可视化监控界面则像是我用仪表板来直观地展示这些数据，让大家一目了然。设置告警和通知机制是为了在出现问题时及时提醒我们，就像我在发现问题时会立刻通知运维团队。最后，我会持续优化和调整监控策略，就像根据实际情况调整监控规则一样，以确保我们的监控始终有效。在工具选择方面，我推荐使用Prometheus，因为它开源免费，查询语言强大，生态系统丰富，可扩展性强。
点评： 面试者对系统架构设计有深入理解，能清晰表达解决线程竞争、分库分表、rpc连接池异常及系统监控的经验与方法。回答逻辑严谨，技术细节丰富，展现出较强的专业能力和问题解决能力。面试者表现出色，预计通过。
